Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다. 복잡한 수학 연산을 빠르게 수행하는 데 도움이 되는 최적화 기술이 있습니다. Tensor는 TensorFlow에서 사용되는 데이터 구조입니다. 흐름도에서 가장자리를 연결하는 데 도움이 됩니다. 이 흐름도를 '데이터 흐름 그래프'라고 합니다. 텐서는 다차원 배열 또는 목록에 불과합니다.
Keras는 ONEIROS(개방형 신경 전자 지능형 로봇 운영 체제) 프로젝트에 대한 연구의 일부로 개발되었습니다. Keras는 Python으로 작성된 딥 러닝 API입니다. 기계 학습 문제를 해결하는 데 도움이 되는 생산적인 인터페이스가 있는 고급 API입니다. Tensorflow 프레임워크 위에서 실행됩니다. 빠르게 실험할 수 있도록 제작되었습니다. 머신 러닝 솔루션을 개발하고 캡슐화하는 데 필수적인 필수 추상화 및 빌딩 블록을 제공합니다.
Keras는 이미 Tensorflow 패키지 내에 있습니다. 아래 코드 줄을 사용하여 액세스할 수 있습니다.
import tensorflow from tensorflow import keras
Keras 기능 API는 순차 API를 사용하여 생성된 모델에 비해 더 유연한 모델을 생성하는 데 도움이 됩니다. 기능적 API는 비선형 토폴로지가 있는 모델과 함께 작동할 수 있고 레이어를 공유하고 여러 입력 및 출력과 함께 작동할 수 있습니다. 딥 러닝 모델은 일반적으로 여러 계층을 포함하는 방향성 순환 그래프(DAG)입니다. 기능적 API는 레이어 그래프를 작성하는 데 도움이 됩니다.
Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook 위에 구축되었습니다. 다음은 Keras를 사용하여 모델을 그리는 코드 스니펫입니다.
예시
print("The model is being plotted")
keras.utils.plot_model(model, "multi_model.png", show_shapes=True) 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
출력
설명
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모델은 계층 그래프로 표시할 수 있습니다.
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이것은 'plot_model' 방법을 사용하여 달성할 수 있습니다.